En el aprendizaje supervisado, una IA aprende de ejemplos que ya incluyen la respuesta correcta.
Ejemplo
Un filtro de spam aprende de miles de correos que personas marcaron como «spam» o «no spam».
Para profesionales
Los datos de entrenamiento constan de una entrada y una etiqueta; el modelo aprende la relación. Sus contrapartes son el aprendizaje no supervisado (sin etiquetas) y el autosupervisado, con el que se preentrenan los modelos de lenguaje. La calidad depende mucho de etiquetas limpias y equilibradas.
